cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Dr. Muhammad Ahsan
Contact Email
muh.ahsan@its.ac.id
Phone
+6281331551312
Journal Mail Official
inferensi.statistika@its.ac.id
Editorial Address
Department of Statistics Faculty of Science and Data Analytics Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Kampus ITS Keputih Sukolilo Surabaya Indonesia 60111
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Inferensi
Published by Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
ISSN : 0216308X     EISSN : 27213862     DOI : http://dx.doi.org/10.12962/j27213862
Core Subject : Science, Education, Social, Engineering,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Mathematics Social Sciences
The aim of Inferensi is to publish original articles concerning statistical theories and novel applications in diverse research fields related to statistics and data science. The objective of papers should be to contribute to the understanding of the statistical methodology and/or to develop and improve statistical methods; any mathematical theory should be directed towards these aims; and any approach in data science. The kinds of contribution considered include descriptions of new methods of collecting or analysing data, with the underlying theory, an indication of the scope of application and preferably a real example. Also considered are comparisons, critical evaluations and new applications of existing methods, contributions to probability theory which have a clear practical bearing (including the formulation and analysis of stochastic models), statistical computation or simulation where the original methodology is involved and original contributions to the foundations of statistical science. It also sometimes publishes review and expository articles on specific topics, which are expected to bring valuable information for researchers interested in the fields selected. The journal contributes to broadening the coverage of statistics and data analysis in publishing articles based on innovative ideas. The journal is also unique in combining traditional statistical science and relatively new data science. All articles are refereed by experts.
Arjuna Subject : Matematika - Statistik dan Probabilitas
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 3, No 1 (2020): Inferensi" : 7 Documents clear
Monitoring Variabilitas Proses pada Kualitas Semen dengan Diagram Kendali Multivariate Exponentially Weighted Moving Covariance Matrix (MEWMC) based on Regression Adjusted Variables (Studi Kasus PT “X”) Marita Qori’atunnadyah; Wibawati Wibawati
Inferensi Vol 3, No 1 (2020): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v3i1.6877

Abstract

PT “X” merupakan Badan Usaha yang bergerak pada bidang pembuatan semen. Secara umum, kualitas semen ditentukan oleh kuat tekan semen yang diukur pada hari ke-3, ke-7 dan ke-28. Sementara itu, kuat tekan semen dipengaruhi oleh beberapa variabel yang merupakan komposisi kimia dan sifat fisika dari semen, diantaranya: SiO2, Al2O3, Fe2O3, CaO, MgO, SO3, C3S, C2S, C3A, C4AF, FCaO, LOI, R45, dan Blaine. Dalam penelitian ini digunakan analisis faktor untuk mengetahui variabel yang berpengaruh secara dominan terhadap kuat tekan semen dan diperoleh variabel Al2O3, Fe2O3, C3A, LOI, dan Blaine. Selanjutnya, dilakukan pengendalian variabilitas proses menggunakan diagram kendali MEWMC based on Regression Adjusted pada variabel hasil analisis faktor. Pada fase dua, nilai pembobot optimum yang digunakan yaitu ???? = 0,1 dan didapatkan hasil bahwa telah terkendali secara statistik atau tidak terjadi pergeseran proses.
SSA and ARIMA for Forecasting Number of Foreign Visitor Arrivals to Indonesia Agustinus Angelaus Ete; Suhartono Suhartono; Raden Mohammad Atok
Inferensi Vol 3, No 1 (2020): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v3i1.6882

Abstract

Singular Spectrum Analysis (SSA) is the technique of non-parametric analysis of time series used for forecasting. SSA aims to decompose the original time series into a summation of a small number of components that can be interpreted as the trend, oscillatory components, and noise. The purpose of this research is to understand how the SSA model in forecasting the number of foreign tourist arrivals to Indonesia through four entrances. The result of forecasting obtained by using SSA will be compared with ARIMA method to assess its superiority. The data used in this study are the data of the number of foreign tourist arrivals to Indonesia through four entrances in the period January 1996 to August 2016. Four entrances used in this study are Ngurah Rai Airport, Kualanamu Airport, Soekarno-Hatta Airport, and Juanda Airport. The level of forecasting accuracy generated by each forecasting method is measured using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) criterion. The results showed that SSA method is the best forecasting method for forecasting the number of foreign tourist arrivals through Ngurah Rai Airport with an average MAPE value of 9.6%. Forecasting the number of foreign tourist arrivals through Kualanamu Airport, ARIMA method is the best forecasting method with an average MAPE value of 22.4%. In forecasting the number of foreign tourist arrivals through Soekarno-Hatta Airport, ARIMA method is the best forecasting method with an average MAPE value of 10.5%. In forecasting the number of foreign tourist arrivals through Juanda Airport, ARIMA method is the best forecasting method with an average MAPE value of 9.9%.
Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan di Jawa Barat Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated Nurul Izzah; I Nyoman Budiantara
Inferensi Vol 3, No 1 (2020): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v3i1.6878

Abstract

Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) merupakan ukuran proporsi penduduk usia kerja suatu daerah yang bergerak aktif di pasar tenaga kerja dan menjadi faktor penting dalam menggerakan pembangunan. Proses pembangu-nan di suatu negara tidak bisa terlepas dari peran perempuan, khususnya dalam kegiatan ekonomi. Di Jawa Barat, nilai TPAK perempuan sebesar 42,37% tahun 2018. Angka tersebut termasuk rendah jika dibandingkan dengan nilai TPAK perem-puan di daerah lain. Penyebab rendahnya TPAK perempuan dipengaruhi beberapa faktor, untuk mengetahui faktor yang mempengaruhinya dilakukan penelitian menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated. Karena pola hubungan yang ditunjukan antara persentase TPAK perempuan dengan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya tidak mengikuti pola tertentu. Berdasarkan nilai GCV yang paling minimum, model terbaik adalah menggunakan kombinasi titik knot (1,2,3,1). Hasil pengujian signifikansi parameter menunjukkan bahwa terdapat empat variabel yang berpengaruh signifikan terhadap persentase TPAK perempuan di Jawa Barat yaitu persentase perempuan dengan pendidikan tertinggi yang dita-matkan minimal SLTA, persentase perempuan berstatus menikah, UMK, dan PDRB per kapita. Serta hasil pengujian asumsi residual menunjukkan semua asumsi terpenuhi dengan nilai koefisien determinasi dari model sebesar 94,59%.
Analisis Regresi Logistik Biner pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jenis Perceraian di Kabupaten Lumajang Taufiqotul Masrukha Tesha Nisva; Vita Ratnasari
Inferensi Vol 3, No 1 (2020): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v3i1.6879

Abstract

Angka perceraian di Jawa Timur cukup mengkhawatirkan karena terjadi kenaikan 4.116 kasus pada tahun 2018 dan menyumbang 21,8% dari kasus perceraian di Indonesia. Perceraian di Lumajang dalam tiga tahun terakhir terjadi kenaikan jumlah kasus perceraian. Banyak faktor yang mempengaruhi jenis perceraian. Di antaranya ialah usia saat menikah, tingkat pendidikan, lama pernikahan, jenis pekerjaan, dan variabel lainnya. Untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi jenis perceraian, riset lebih lanjut dapat dilakukan dengan analisis regresi logistik. Terdapat dua jenis perceraian, yakni cerai gugat dan cerai talak. Penelitian ini menggunakan metode regresi logistik biner untuk mengetahui pengaruh tingkat pendidikan, jenis pekerjaan, lama pernikahan, usia saat menikah, dan variabel lainnya terhadap jenis perceraian yang selanjutnya diperoleh pemodelan faktor yang mempengaruhi jenis perceraian. Hasil yang diperoleh adalah bahwa sebanyak 71,8% kasus cerai di Kabupaten Lumajang merupakan cerai gugat dan sisanya berupa cerai talak. Di Kabupaten Lumajang terdapat kasus pernikahan dini. Variabel yang berpengaruh signifikan terhadap jenis per-ceraian adalah usia pemohon/penggugat dan termohon/tergugat saat menikah, pendidikan pemohon/penggugat, pekerjaan pemohon/penggugat dan termohon/tergugat, keadaan istri saat jatuh talak, dan penyebab perceraian.
Indeks Prognostik Pada Pasien Kanker Serviks di RSUD dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Model Regresi Cox Extended Nur Arifiyani; Santi Wulan Purnami
Inferensi Vol 3, No 1 (2020): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v3i1.6880

Abstract

Saat ini masalah yang rentan dihadapi oleh wanita adalah timbulnya sel kanker dalam tubuh. Tak lain adalah kanker leher Rahim atau biasa disebut kanker serviks. Kanker serviks merupakan kanker yang disebabkan oleh infeksi virus HPV (Human Papillomavirus). Virus tersebut menyerang dalam tubuh wanita dikarenakan beberapa factor. Peningkatan kejadian kanker serviks semakin bertambah namun diagnosis dini atau inisiasi melakukan pengobatan kurang diperhatikan oleh masyarakat, sehingga berpengaruh pada prognosis buruk pasien kanker serviks. Dalam penelitian ini digunakan metode regresi Cox Extended untuk mengetahui prognosis pasien dimasa datang yang disebut prognostik indeks. Hasil penelitian menunjukkan model yang signifikan terhadap ketahanan hidup pasien kanker serviks dengan metode regresi Cox Extended adalah variabel jenis pengobatan lainnya atau pasien kanker serviks tidak melakukan pengobatan kemoterapi, operasi, tranfusi PRC, dan kombinasi antar ketiga jenis pengobatan tersebut. Prognosis pasien yang tidak melakukan jenis pengobatan tersebut memiliki resiko terjadinya meninggal sangat tinggi dibandingkan pasien yang melakukan kemoterapi, operasi, tranfusi PRC, dan kombinasi antar ketiga jenis pengobatan tersebut yang memiiliki resiko terjadinya meninggal rendah.
The Performance of Ramsey Test, White Test and Terasvirta Test in Detecting Nonlinearity Hendri Prabowo; Suhartono Suhartono; Dedy Dwi Prastyo
Inferensi Vol 3, No 1 (2020): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v3i1.6876

Abstract

The objective of this research is to compare Ramsey test, White test and Terasvirta test in the identification of nonlinearity. Ramsey test is a test based on the regression specification error test. While White test and Terasvirta test are based on neural network models. The difference between White test and Terasvirta test is in determining its weight, White test based on random sampling, while Terasvirta test based on Taylor expansion. Simulation studies are carried out with various scenarios in each test by generating linear models, linear models with outliers and nonlinear models. The results of the simulation study showed that Terasvirta test had better power than Ramsey test and White test in detecting nonlinearity. Terasvirta test is also more sensitive to the presence of outliers in linear models.
Analisis Likuiditas Saham Sektor Perbankan di BEI Menggunakan Analisis Intervensi dan Autoregressive Conditional Duration Luh Putu Shintya Handayani; Dedy Dwi Prastyo
Inferensi Vol 3, No 1 (2020): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v3i1.6881

Abstract

Tax Amnesty merupakan Undang-Undang yang menjadi isu hangat 2016  dan berakhir pada Maret 2017. Kebijakan Tax Amnesty mengharuskan pihak bank menjadi pihak penerima dana repatriasi. Terkait hal itu, berdasarkan isu ekonomi finansial 2015 hingga 2016 terdapat saham bank yang selalu diburu oleh investor karena saham yang likuid. Saham perbankan yang paling dipertimbangkan untuk diperdagangkan yaitu Bank Central Asia (BBCA), Bank Mandiri (BMRI), Bank Rakyat Indonesia (BBRI), dan Bank Negara Indonesia (BBNI) karena masuk dalam kelompok saham LQ45. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui gambaran data volume, mengetahui efek adanya intervensi akibat Tax Amnesty, dan mendapat kesimpulan mengenai likuiditas saham sebelum dan selama Tax Amnesty dari model ACD. Model ACD merupakan model alternatif lain di luar intervensi. Analisis intervensi yang dilakukan menunjukkan bahwa terdapat efek intervensi diberlakukannya Tax Amnesty pada volume saham perusahaan BMRI dan BBNI, namun tidak pada BBCA dan BBRI. Model intervensi yang terbentuk belum memenuhi distribusi normal. Model ACD menghasilkan bahwa volume transaksi lebih likuid dilihat dari durasi yang tinggi pada periode Tax Amnesty. Durasi menunjukkan kejadian volume transaksi yang rendah, jadi bila nilai durasi tinggi maka volume transaksi rendah jarang terjadi. Hanya saja, pada saham BBRI tidak dapat dibandingkan sebelum Tax Amnesty dan setelah Tax Amnesty karena data tidak terdapat efek ACD dilihat dari parameter konstanta saja yang signifikan dalam model.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8, No 3 (2025) Vol 8, No 2 (2025) Vol 8, No 1 (2025) Vol 7, No 3 (2024) Vol 7, No 2 (2024) Vol 7, No 1 (2024) Vol 6, No 2 (2023) Vol 6, No 1 (2023) Vol 5, No 2 (2022) Vol 5, No 1 (2022): Inferensi Special Issue: Seminar Nasional Statistika XI 2022 Vol 4, No 2 (2021): Inferensi Vol 4, No 1 (2021): Inferensi Vol 3, No 2 (2020): Inferensi Vol 3, No 1 (2020): Inferensi Vol 2, No 2 (2019): Inferensi Vol 2, No 1 (2019): Inferensi Vol 1, No 2 (2018): Inferensi Vol 1, No 1 (2018): Inferensi More Issue